論文の概要: BMW Agents -- A Framework For Task Automation Through Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.20041v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 16:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 12:41:53.247485
• Title: BMW Agents -- A Framework For Task Automation Through Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: BMW Agents - マルチエージェントコラボレーションによるタスク自動化フレームワーク
• Authors: Noel Crawford, Edward B. Duffy, Iman Evazzade, Torsten Foehr, Gregory Robbins, Debbrata Kumar Saha, Jiya Varma, Marcin Ziolkowski,
• Abstract要約: 我々は、様々なドメインにわたる複雑なユースケースアプリケーションを扱う柔軟なエージェントエンジニアリングフレームワークの設計に重点を置いている。 提案するフレームワークは,産業用アプリケーションの信頼性を提供し,複数の自律エージェントに対して,スケーラブルでフレキシブルで協調的なワークフローを保証するためのテクニックを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous agents driven by Large Language Models (LLMs) offer enormous potential for automation. Early proof of this technology can be found in various demonstrations of agents solving complex tasks, interacting with external systems to augment their knowledge, and triggering actions. In particular, workflows involving multiple agents solving complex tasks in a collaborative fashion exemplify their capacity to operate in less strict and less well-defined environments. Thus, a multi-agent approach has great potential for serving as a backbone in many industrial applications, ranging from complex knowledge retrieval systems to next generation robotic process automation. Given the reasoning abilities within the current generation of LLMs, complex processes require a multi-step approach that includes a plan of well-defined and modular tasks. Depending on the level of complexity, these tasks can be executed either by a single agent or a group of agents. In this work, we focus on designing a flexible agent engineering framework with careful attention to planning and execution, capable of handling complex use case applications across various domains. The proposed framework provides reliability in industrial applications and presents techniques to ensure a scalable, flexible, and collaborative workflow for multiple autonomous agents working together towards solving tasks.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)によって駆動される自律エージェントは、自動化に巨大な可能性を秘めている。 この技術の初期の証明は、複雑なタスクを解決し、外部システムと対話して知識を増強し、アクションをトリガーするエージェントの様々なデモンストレーションで見ることができる。 特に、複数のエージェントが複雑なタスクを協調的に解決するワークフローは、より厳格で明確な環境での運用能力を実証している。 このように、マルチエージェントアプローチは、複雑な知識検索システムから次世代のロボットプロセス自動化まで、多くの産業アプリケーションにおいてバックボーンとして機能する大きな可能性を秘めている。 現在のLLMの世代における推論能力を考えると、複雑なプロセスは、明確に定義されたモジュラータスクの計画を含む多段階のアプローチを必要とする。 複雑さのレベルによって、これらのタスクは単一のエージェントまたはエージェントのグループによって実行される。 本研究では、計画と実行に注意を払ってフレキシブルなエージェントエンジニアリングフレームワークを設計することに焦点を当て、様々なドメインにわたる複雑なユースケースアプリケーションを扱うことができる。 提案するフレームワークは、産業用アプリケーションの信頼性を提供し、複数の自律エージェントがタスクの解決に向けて協力して作業するためのスケーラブルでフレキシブルで協調的なワークフローを保証するためのテクニックを提供する。

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